📍 Hà Nội | Mcredit
Mcredit tìm kiếm
Senior Collection Strategy & Data Analyst
có nền tảng tốt về Data Analytics, tham gia phân tích dữ liệu danh mục tín dụng, xây dựng các mô hình dự báo và phát triển các giải pháp dữ liệu nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động Thu hồi nợ.
Vị trí phù hợp với các ứng viên yêu thích bài toán
Data Analytics trong lĩnh vực tài chính
, muốn phát triển sâu hơn về Credit/Collection Analytics và ứng dụng mô hình dữ liệu, automation, AI/ML vào các bài toán thực tế.
BẠN SẼ LÀM GÌ?
Phân tích dữ liệu danh mục và hiệu quả thu hồi nợ; theo dõi các chỉ số, nhận diện xu hướng và tìm kiếm insight
phục vụ tối ưu hoạt động Collection.
Tham gia xây dựng và tối ưu
chiến lược thu hồi nợ dựa trên dữ liệu
theo từng phân khúc khách hàng, DPD/bucket và đặc điểm danh mục.
Xây dựng/phát triển các
mô hình phân tích và dự báo
như Roll-rate, ROR, PTP Prediction, Propensity-to-pay và các mô hình liên quan.
Xây dựng
dashboard, hệ thống báo cáo và công cụ phân tích tự động
, hỗ trợ theo dõi hiệu quả và ra quyết định.
Thực hiện
customer segmentation, testing và phân tích hiệu quả chiến lược
, từ đó đề xuất các phương án cải tiến.
Nghiên cứu và tham gia triển khai các ứng dụng
Machine Learning/AI và automation
trong phân tích, dự báo và tối ưu hoạt động Thu hồi nợ.
Phân tích năng suất và hiệu quả của lực lượng Collection, cung cấp cơ sở dữ liệu phục vụ xây dựng KPI và cơ chế ghi nhận hiệu quả.
Phối hợp cùng các đơn vị Thu hồi nợ, Quản trị rủi ro, Data, CNTT và các bên liên quan để triển khai các sáng kiến dữ liệu vào thực tế.
MONG ĐỢI GÌ Ở BẠN?
Tốt nghiệp Đại học các chuyên ngành
Khoa học dữ liệu, Toán - Thống kê, Kinh tế lượng, Công nghệ thông tin, Tài chính - Ngân hàng, Quản trị rủi ro
hoặc các ngành liên quan.
Có khoảng
03 năm kinh nghiệm trở lên
trong một hoặc nhiều lĩnh vực:
Data Analytics, Risk Analytics, Portfolio Analytics, Decision Science, Business Intelligence, Collection Analytics
hoặc các mảng phân tích tương đương.
Có khả năng sử dụng
SQL
tốt để khai thác, xử lý và phân tích dữ liệu.
Có kinh nghiệm sử dụng
Python
trong phân tích dữ liệu; ưu tiên ứng viên đã làm việc với Pandas, Scikit-learn, PySpark hoặc các thư viện/công cụ tương đương.
Có kinh nghiệm xây dựng
dashboard/data visualization
bằng Power BI, Tableau hoặc công cụ tương đương.
Có tư duy phân tích và logic tốt, khả năng đi từ
data → insight → đề xuất giải pháp
cho bài toán kinh doanh.
Có khả năng làm việc với nhiều bên liên quan và chủ động tìm hiểu các bài toán nghiệp vụ mới.
LÀ LỢI THẾ NẾU BẠN
Có kinh nghiệm tại
Ngân hàng, Công ty tài chính, Fintech, Consumer Lending
hoặc các doanh nghiệp có lượng dữ liệu khách hàng lớn.
Có hiểu biết về
Credit Lifecycle, Credit Portfolio hoặc Collection
và các chỉ số như DPD, Roll/Flow Rate, Cure Rate, Recovery Rate, PTP...
Đã tham gia xây dựng
predictive model, scoring, segmentation, propensity model
hoặc các bài toán Machine Learning tương tự.
Có kinh nghiệm triển khai
A/B Testing, Champion-Challenger, automation hoặc decision engine
.
Có kinh nghiệm ứng dụng
AI/ML
vào các bài toán kinh doanh thực tế.